如何将Eigen矩阵转换为Torch张量？转换结果异常求助

问题出在数据类型不匹配：

• 你的Eigen矩阵是double类型（8字节/元素）
• torch::from_blob默认创建float类型张量（4字节/元素）
  内存解析时按float的字节数读取double的数据，自然会出现乱码。

两种解决办法：

方法一：显式指定张量的类型为Double #

修改from_blob的调用，加上类型参数，让Libtorch按double类型解析内存：

std::vector<int64_t> dims = {E.rows(), E.cols()};
// 显式指定kDouble类型
torch::Tensor T = torch::from_blob(E.data(), dims, torch::kDouble).clone();

如果最终需要float类型的张量，在clone后转类型即可：

torch::Tensor T = torch::from_blob(E.data(), dims, torch::kDouble).clone().to(torch::kFloat);

方法二：将Eigen矩阵改为float类型 #

直接让Eigen存储float数据，和Libtorch默认类型对齐：

// 把double改成float
Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> E(1,3);

之后原有的from_blob调用就能正常解析出正确的值。

测试后两种方法都能得到预期输出：

E
1 2 3
T
 1  2  3
[ CPUFloatType{1,3} ]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mitsu